数据标签如何运作以及它的含义是什么？ 我们将在这篇文章中介绍您需要了解的有关数据标记服务和软件的所有信息，以便您可以 精明的业务 决策并最终创建强大的人工智能和机器学习模型。
资料标示
数据标记是机器学习的一个阶段，旨在识别非结构化数据（例如图片、视频、音频或文本）中的项目，并用标签对其进行标记，以帮助机器学习模型做出精确的预测和估计。 理论上，识别原始数据中的对象应该很简单。 在实践中，使用适当的注释工具以最小的误差范围精确地描绘感兴趣的事物更为重要。 数千个元素组成了相关数据集。
尽管未标记的数据本身对认证模型没有任何意义，但它可能会使您的模型失败。
数据标签的工作原理
为了清理、整理和标记数据，企业采用了软件、程序和数据注释器。 机器学习模型 是建立在这些训练数据之上的。 这些标签使分析师能够分离数据集中的某些变量，从而有助于为 ML 模型选择最佳数据预测变量。 标签指定应使用哪些数据向量进行模型训练，在此期间模型可以提高预测未来的能力。
除了机器支持之外，数据标记工作还需要“人机交互 (HITL)”参与。 HITL 利用人类“数据标记者”的专业知识来开发、训练、优化和测试 ML 模型。 通过向模型提供与特定项目最相关的数据集，它们有助于指导数据标记过程。
数据标记方法
创建高性能机器学习模型的一个重要步骤是数据标记。 尽管标签看起来很简单，但使用起来并不总是简单。 因此，企业必须权衡各个方面和策略来选择最有效的标签策略。 建议对任务难度以及项目的规模、范围和持续时间进行彻底评估，因为每种数据品牌方法都有优点和缺点。 您可以通过以下方式标记数据：
- 内部标签：利用内部数据科学家使监控变得更容易并提高质量。 然而，这种策略通常需要更多时间，并且对拥有大量资源的大企业更有利。
- 综合品牌：这种方法可以提高数据质量和时间效率，从预先存在的数据集中创建新的项目数据。 然而，合成标记需要大量的计算能力，这可能会增加成本。
- 程序化品牌——为了节省时间并消除人工注释的需要，这种自动化数据品牌过程使用脚本。 然而，由于出现技术问题的可能性，HITL 必须继续参与质量保证 (QA) 程序。
- 外包——虽然它可能是复杂临时任务的最佳选择，但创建和维护专注于独立承包商的工作流程可能需要时间。 与使用自由职业平台相比，使用有组织的数据品牌团队可以提供预先审查的人员和预先构建的数据品牌解决方案，自由职业平台可以提供完整的申请人信息以加快审查过程。
- 众包——这种方法允许微任务处理和基于网络的分发，速度更快、价格更便宜。 项目管理然而，众包平台之间的质量、质量保证和劳动力质量有所不同。 Recaptcha 是最著名的众包数据品牌实例之一。 该项目有两个目的：改进图像数据注释，同时防止机器人被使用。
数据标签的好处和挑战
虽然数据标签可能会加速公司的发展能力，但通常需要权衡取舍。 尽管成本较高，但更精确的数据通常会带来更好的模型预测，因此，它提供的价值通常是非常值得的。 让我们探讨一些其他重要的优点和困难：
好處
数据标签可以改善个人、团队和企业的数据背景、质量和可用性。 具体来说，您可以预期：
- 更准确的预测：准确的数据标记提高了机器学习算法的质量控制，使模型能够得到训练并产生所需的结果。 如果不是，正如俗话说的那样，“垃圾进来，垃圾出去”。 为了测试和迭代未来的模型，正确标记的数据给出了“基本事实”（即标签如何代表“现实世界”的情况）。
- 更好的数据可用性：在模型中标记数据变量也可以使其更可用。 例如，为了使分类变量更适用于模型，您可以将其重新分类为二元变量。
挑战
数据标记存在许多困难。 以下是一些最典型的困难：
- 成本高昂且耗时：数据品牌对于机器学习模型至关重要，但它在资源和时间方面可能都很昂贵。 即使公司采用更加自动化的策略，工程团队仍然需要在数据处理之前建立数据管道，而手动品牌化可能既昂贵又耗时。
- 容易出现人为错误：此类标记技术容易出现人为错误，从而降低数据质量（例如编码错误和手动输入错误）。 不准确的数据处理和建模就是其结果。 质量控制检查对于保护数据的完整性至关重要。
数据标签最佳实践
无论采用何种策略，以下最佳实践都可以最大限度地提高数据标记的准确性和有效性：
- 对于人类贴标者来说，直观且简化的任务界面可以减轻认知负担并促进上下文切换。
- 衡量众多贴标者（人或计算机）之间的共识程度。 要确定共识分数，请将并发标签总数除以每个资产的标签总数。
- 标签审核：检查标签的可靠性并进行必要的调整。
- 将一个或多个先前训练的模型从一个数据集应用到另一个数据集称为迁移学习。 这可能涉及在做多件事或多任务的同时学习。
- 主动学习是一类机器学习技术，也是半监督学习的一个子集，有助于人们选择最相关的数据集。
数据标签服务
企业可以借助数据标签服务提供商将未标记或未标记的数据转换为标记数据。 为了标记企业提供的数据集，他们通常使用人工任务组或机器学习辅助标记。 数据标记服务提供商可能会也可能不会提供企业可以输入未标记数据并监控品牌流程的平台或界面。 通常，他们的价格基于标记数据点的数量。 例如，识别图像可能有固定的成本，或者他们可能会向按小时付费的注释者授予许可。
借助数据标签软件（相当于数据标签服务提供商的软件），用户可以更好地控制数据标签服务。 这些解决方案的用户可以控制数据品牌的价格、速度和质量等。 这些技术经常与数据科学和机器学习平台交互，并提供评估数据标签的质量或准确性的功能。
A 服务 提供者必须满足以下要求才有资格安置在 资料标示 服务类别：
- 访问劳动力进行数据标记
- 提供按小时、按月或按数据点付款计划。
- 提供一系列预先标记的数据集。
数据标签软件
一种称为数据标记软件的软件用于标记数据，以训练机器学习模型。 机器学习算法使用大量标记数据来查找模式并提出建议。 用于训练机器学习模型的数据的重要属性和质量由人类借助数据品牌软件来识别和标记。
数据品牌软件的应用包括对象识别、图像和视频分类以及自然语言处理。 它是创建和完善机器学习模型的重要工具，对这些模型的精度和效率具有重大影响。
数据标签软件的类型
总体而言，项目的独特目标和标记的数据类型将决定最适合给定任务的数据标记软件类型。
#1. 手动数据标记软件
通过将标签或标签附加到某些数据点，手动标记数据的软件使用户能够手动标记数据。 该程序经常处理较小的数据集或需要极高准确性和对细节的关注的任务。
#2. 自动数据品牌软件
自动数据标记软件使用机器学习技术，根据预设的规则或模式自动标记数据。 更大的数据集或更常规或重复的活动是此类软件的常见用途。
＃3。 半自动数据品牌软件
用于半自动数据品牌的软件包括自动和手动数据品牌的各个方面。机器学习算法可以生成数据标签，然后人们可以根据需要进行评估和修改。
＃4。 图像标注软件
用于标记和注释照片和其他视觉数据的软件被称为图像注释软件。 边界框、多边形绘图工具和点注释工具是其功能的一些示例。
数据标签软件的特点
数据标签软件通常包含许多功能，例如：
- 数据标签软件使用户能够为特定数据点添加标签或标签，包括文本、照片和视频。
- 用于注释数据的工具：一些数据品牌程序提供边界框、多边形绘图工具和点注释工具。 这些工具可用于引起人们对数据的特定方面或属性的注意。
- 机器学习算法：特定的信息品牌软件使用机器学习算法来执行品牌过程或为数据生成初始标签，随后可以根据需要由人类进行检查和调整。
- 数据品牌软件中经常包含数据组织和管理功能，包括过滤和查找特定数据点、监控进度和完成情况以及生成报告的功能。
数据标签软件的优点
使用数据标签软件有许多优点，包括：
- 数据标记软件可以帮助确保数据得到一致且精确的标记，这对于机器学习模型的精度和有效性至关重要。
- 提高生产力和效率：数据标记软件可以帮助用户加快品牌化过程，以便他们可以在更短的时间内标记更多数据。 大型数据集和重复或常规过程都可以从中受益匪浅。
- 将任务分配给许多用户以及跟踪修改和更新的能力只是某些数据品牌软件包含的几个协作选项。 这可以帮助参与数据品牌计划的团队更好地沟通和协调。
- 节省成本：通过自动化典型操作并消除对体力劳动的需求，数据品牌软件可以使数据品牌项目更加经济实惠。
- 增强的适应性和灵活性：数据品牌软件可用于标记各种数据类型，并且可以轻松扩展或缩小以满足项目需求。
数据标签的用途是什么？
由于数据标签提供有关数据系列或其各个数据点的信息，因此数据标签可帮助图表查看者更好地理解其内容。 例如，在没有数据标签的情况下，在下面的饼图中很难确定咖啡占总销售额的 38%。
数据标签难吗？
数据标签并非没有问题。 以下是一些最典型的困难： 耗时且昂贵：尽管数据品牌对于机器学习模型至关重要，但它在资源和时间方面可能会很昂贵。
谁需要数据标签？
在训练或使用任何机器学习模型之前，数据标记是必不可少的步骤。 它用于多种应用，包括图像和语音识别、计算机视觉和自然语言处理 (NLP)。
如何使用数据标签？
单击图表后，选择“图表设计”选项卡。 从“添加图表元素”菜单中选择“数据标签”，然后选择数据标签选项的位置。
注意：根据图表类型，选择会发生变化。 单击“数据标注”以在文本气泡表单内显示数据标签。
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参考文献
